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# Esempio: utilizza Application Signals per risolvere i problemi delle applicazioni di intelligenza artificiale generativa che interagiscono con i modelli Amazon Bedrock
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Puoi utilizzare Application Signals per risolvere i problemi delle tue applicazioni di intelligenza artificiale generativa che interagiscono con i modelli. Amazon Bedrock Application Signals semplifica questo processo fornendo dati di out-of-the-box telemetria e offrendo informazioni più approfondite sulle interazioni dell'applicazione con i modelli LLM. Aiuta a risolvere casi d'uso chiave come:
+ Problemi di configurazione del modello
+ Costi di utilizzo del modello
+ Latenza del modello
+ Motivi dell'interruzione nella generazione delle risposte del modello

[L'abilitazione di Application Signals](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Application-Signals-Enable.html) with LLM/GenAI Observability offre visibilità in tempo reale sulle interazioni dell'applicazione con i servizi Amazon Bedrock. Application Signals genera e correla automaticamente i parametri e le tracce delle prestazioni per le chiamate API. Amazon Bedrock 

Application Signals attualmente supporta i seguenti modelli LLM di Amazon Bedrock.
+ AI21 Jamba
+ Amazon Titan
+ Anthropic Claude
+ Cohere Command
+ Meta Llama
+ Mistral AI
+ Nova

## Metriche e tracce granulari
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Per ogni chiamata Amazon Bedrock API, Application Signals genera metriche dettagliate sulle prestazioni a livello di risorsa, tra cui:
+ ID modello
+ ID guardrail
+ ID Knowledge Base
+ ID dell'agente Bedrock

Inoltre, gli intervalli di traccia correlati allo stesso livello aiutano a fornire una visione completa dell'esecuzione delle richieste e delle dipendenze.

![Metriche delle prestazioni con Application Signals.](http://docs.aws.amazon.com/it_it/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/images/AppSignalsAIExample.png)


## OpenTelemetry Supporto per gli attributi GenAI
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Application Signals genera i seguenti attributi GenAI per le chiamate Amazon Bedrock API con convenzione OpenTelemetry semantica. Questi attributi aiutano ad analizzare l'utilizzo del modello, i costi e la qualità della risposta e possono essere impiegati con [Transaction Search](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Transaction-Search.html) per ottenere informazioni più approfondite.
+ gen\_ai.system
+ gen\_ai.request.model
+ gen\_ai.request.max\_tokens
+ gen\_ai.request.temperature
+ gen\_ai.request.top\_p
+ gen\_ai.usage.input\_tokens
+ gen\_ai.usage.output\_tokens
+ gen\_ai.response.finish\_reasons

![Attributi di IA generativa che utilizzano Application Signals.](http://docs.aws.amazon.com/it_it/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/images/AppSignalsAIExample_1.png)


Ad esempio, è possibile sfruttare la capacità analitica di Transaction Search per confrontare l'utilizzo e il costo dei token tra diversi modelli LLM per lo stesso prompt, consentendo di selezionare i modelli in base all'efficienza in termini di costi.

![Attributi di IA generativa che utilizzano Application Signals.](http://docs.aws.amazon.com/it_it/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/images/AppSignalsAIExample_2.png)


Per ulteriori informazioni, consulta [Migliorare l' Amazon Bedrock osservabilità con CloudWatch ](https://aws.amazon.com/blogs/mt/improve-amazon-bedrock-observability-with-amazon-cloudwatch-appsignals/) Application Signals.